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Hi HN， 我开发了 Envware，因为我厌倦了在笔记本电脑和工作站之间切换时，通过 Slack/DM 或不安全的笔记手动同步 .env 文件。 Envware 是一个 CLI 工具，它简化了环境变量管理，重点关注安全性和开发者体验。 主要功能： * 端到端加密 (E2EE)：密钥在本地机器上加密后才推送到云端。我们永远无法看到您的明文值。 * SSH 密钥验证：设备授权与您的 SSH 密钥绑定。 * 多设备同步：在任何已授权的机器上无缝拉取您的项目环境。 * 项目协作：与团队成员安全地共享项目。 目前版本为 1.1.9，我正在努力进一步扩展它。我很乐意听取您对安全模型和 CLI 工作流程的反馈。 网站：https://www.envware.dev 文档：https://www.envware.dev/docs 谢谢！

Kling 刚刚发布了 VIDEO 3.0，这是对其 2.6 和 O1 模型的重大升级。 主要改进： * **延长时长：** * 最长可达 15 秒的连续视频（之前为 5-10 秒） * 灵活的时长范围，从 3 秒到 15 秒 * 更适合复杂的动作序列和场景发展 * **统一的多模态方法：** * 整合了文本生成视频、图像生成视频、参考生成视频 * 在一个模型中进行视频修改和转换 * 原生音频生成（与视频同步） * **两种变体：** * VIDEO 3.0（从 2.6 升级） * VIDEO 3.0 Omni（从 O1 升级） * **增强功能：** * 基于参考生成的更佳主体一致性 * 更好的提示词遵循和输出稳定性 * 在故事板和镜头控制方面更灵活 这使得 Kling 在市场上具有竞争力，可与以下产品竞争： * Runway Gen-4.5（每月 95 美元） * Sora 2（有限访问） * Veo 3.1（谷歌） * Grok Imagine（刚刚登上榜首） 15 秒的时长特别引人注目——与典型的 5 秒短片相比，它能够实现更强的叙事性。结合原生音频，这可能会改变内容创作者的工作流程。 公告中未提及定价。之前的 Kling 模型价格在每月 10-40 美元之间，远低于 Runway。 有人已经可以测试了吗？好奇在新的时长下，质量与 Runway 和 Sora 相比如何。

DietPi 发布新版本 v10.0 DietPi 是一个轻量级的基于 Debian 的 Linux 发行版，适用于 SBC 和服务器系统，也可以选择安装桌面环境。它以最小镜像的形式发布，但允许通过一组基于控制台的 shell 对话框和脚本安装完整且即用的软件栈。 源代码托管在 GitHub 上：https://github.com/MichaIng/DietPi 主网站位于：https://dietpi.com/ 维基百科：https://de.wikipedia.org/wiki/DietPi 该项目于 2026 年 1 月 25 日发布了 DietPi v10.0 版本。 此版本的亮点包括： * 最低支持的 Debian 版本：从 Bullseye (Debian 11) 提升至 Bookworm (Debian 12) * ownCloud Infinite Scale：新软件包，取代 ownCloud * Uptime-Kuma：新软件包，一个用于系统监控的工具 * Sparky SBC、NanoPi M2/T2/Fire2 和 NanoPi M3/T3/Fire3 系列：由于供应商镜像过旧，已移除支持 * RPi Cam Web Interface、Pydio：已移除。它们不支持 Bookworm 及更高版本 * Quartz64：支持新的 NPU 驱动程序 * 修复了 Radxa ZERO 3、Orange Pi 3/3 LTS/3B、NanoPi R2S、NanoPi NEO3、ROCK64 的问题 * 修复了 Home Assistant、BirdNET-Go、Mopidy 的问题 * Raspberry Pi Imager：支持将 DietPi 作为可选择的“其他通用操作系统” 完整的发布说明可在以下网址找到：https://dietpi.com/docs/releases/v10_0/

这是一个免费、开源、高度优化的 Rust 程序，它在 Claude Code (CC) 中使用预工具钩子运行，并检查 CC 即将进行的工具调用，以查看它是否具有潜在的破坏性；也就是说，它可能会删除数据、丢失工作、删除表等。 从 GitHub 链接获取它，并使用方便的一行命令安装。 像 dcg 这样的工具具有几个相互竞争的目标，这使得它成为一个谨慎的平衡行为和艰巨的工程问题： 1. 由于它为每一个工具调用运行，所以它必须非常快。这就是为什么它用 Rust 编写，并且非常注重使其尽可能快的原因。 2. 它必须避免烦人的误报，这些误报会浪费你的时间，增加摩擦，并让你不必要地重新成为瓶颈。我同时运行几十个代理，并且不希望它们浪费时间等待我，除非有必要。通常，来自 dcg 的消息足以让代理对它正在做的事情更加深思熟虑。 3. 仅仅使用一个简单的规则手册是不够的，你需要在其中查找像“rm -rf /”或“git reset --hard HEAD”这样的罐头命令。模型非常足智多谋，会使用临时 Python 或 bash 脚本或许多其他方法来绕过简单的限制。这就是为什么 dcg 有一个非常精细的、由 ast-grep 驱动的层，当它检测到临时（“heredoc”）脚本时，该层就会启动。但只要有可能，它就会使用更快的 simd 优化正则表达式。 4. 像这样的工具应该真正可扩展，并且对各个领域具有语义知识，以及在这些领域中什么构成破坏性行为。例如，如果你在 aws 上使用 s3 存储桶，你可能会有一个看起来不像普通删除的高度破坏性命令。这就是为什么 dcg 开箱即用大约有 50 个预设，可以根据你的项目的技术堆栈轻松启用（只需让 CC 通过分析你的项目目录来确定为你打开哪些包）。 5. dcg 被设计为对代理非常友好。它不仅仅是阻止命令，它还会解释原因，并根据对代理使用的特定命令的分析提供安全的替代方案。例如，它可能会阻止代理删除你的 Rust 项目的构建目录，但建议使用“cargo clean”代替。通常，这些消息足以让 Claude 恢复理智。 我真的无法夸大 dcg 已经为我节省了多少时间和挫败感。所有使用过编码代理并遇到过此类令人沮丧经历的人都应该了解并使用它。 dcg 与我的所有其他工具一起包含在我的 agent-flywheel.com 项目中。所有内容都是免费的，采用 MIT 许可证，并为经验较少的人提供广泛的教程和其他教育资源。试一试，你不会后悔的！